MAchine Generated Data Analytics

Proyecto de I+D financiado por el Centro Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI) con expediente nº ITC-20151176 a través de la convocatoria de subvenciones Innterconecta del año 2015, que tiene como objetivo desarrollar el prototipo de una plataforma integrada Big Data que permita realizar tareas de analítica en tiempo real, y aplicarlo, por ejemplo, a Process Mining, RCA, …. En el proyecto participan las empresas Optare Solutions como líder, Seidory Ednon con el apoyo de Gradiant como organismo de investigación.

El término datos generados por máquinas (“Machine-Generated Data” o simplemente “Machine Data” en inglés) se refiere a los datos formados por eventos discretos que se han generado automáticamente a partir de un proceso informático, aplicación u otra máquina sin la intervención de un ser humano. Los tipos más comunes de datos generados por máquinas incluyen los generados por ordenadores, redes u otros registros o logs de equipos de tecnologías de la información, lecturas de sensores de cualquier tipo dentro del ámbito conocido normalmente como “Internet of Things” u otros datos como podría ser la información de localización de dispositivos. En términos generales, estos datos pueden ser generados, únicamente, por procesos que se están ejecutando de forma autónoma en diferentes máquinas conocidos como procesos “Máquina a Máquina” (M2M) o por observaciones de las interacciones de las actividades humanas realizadas con las máquinas, pero nunca incluyen los datos proporcionados directamente por humanos.

Los datos generados por las máquinas pueden estar estructurados o no, pero su gran variedad hace que normalmente llegan como un conjunto de datos con formato impredecible que las herramientas tradicionales de monitorización y análisis no son capaces de gestionar de forma adecuada. Esto, unido a la velocidad a la que se producen y su volumen por generarse en tiempo real hace necesario usar soluciones innovadoras basadas en el paradigma Big Data apropiadas para el análisis de estos datos en tiempo real. El proyecto MAGDA se plantea el reto de desarrollar el prototipo de una plataforma integrada Big Data que permita realizar en tiempo real las acciones de almacenamiento, agregación, interpretación y consulta, análisis, visualización e integración de resultados de los datos generados por las máquinas.

El reto y objetivo de Optare Solutions en este proyecto es desarrollar el prototipo de una plataforma integrada Big Data que permita realizar en tiempo real las acciones de almacenamiento, agregación, interpretación y consulta, análisis, visualización e integración de resultados de los datos generados por las máquinas. Esta plataforma de gestión en tiempo real de datos generados por máquinas constará de las siguientes operaciones:

• Almacenar los datos multi-estructurados provenientes de las máquinas de forma eficiente
• Agregar e interpretar todos estos datos para poder consultarlos de forma unificada en base a diferentes criterios
• Analizar esos datos en función de los objetivos planteados
• Visualización e integración de los resultados de los análisis realizados para generar las acciones adecuadas a los procesos de negocio de los que forman parte.
  Optare incluirá una prueba de concepto relacionada con la supervisión y análisis de los procesos TI de negocio.

Para la realización del proyecto MAGDA MAchine Generated Data Analytics, se ha concedido a Optare Solutions S.L. una subvención otorgada bajo la orden del 30 de septiembre de 2013 por la que se establecen las bases reguladoras para la concesión, en régimen de concurrencia competitiva, de las ayudas INNTERCONECTA la concesión de ayudas públicas del Programa Estatal de Investigación, Desarrollo e Innovación Orientada a los Retos de la Sociedad, en el marco del Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2013-2016, destinadas a fomentar la cooperación regional en investigación y desarrollo, con convocatoria para el año 2015 (código de procedimiento IN8852A) y código de expediente ITC-20151176 por una cuantía de 519.999 € distribuidas en tres anualiades (124.715 €(anualidad 2015), 209.742 €(anualidad 2016) and 186.082 €(anualidad 2017))

http://www.boe.es/boe/dias/2016/02/08/pdfs/BOE-A-2016-1230.pdf

Proyecto cofinanciado por: